Java 8流处理性能优化示例

原创柔光的暖阳◎ 2024-10-24 11:15 25阅读 0赞

流处理是Java 8中引入的一种高效的数据处理方式，主要用于对大量数据进行实时计算或者过滤。以下是一个流处理性能优化的示例：

假设我们有一个电商应用，每天有大量的订单数据产生，我们需要统计每个用户的每日订单量。

原始代码（低效）：
```java
List<User> users = ... // 获取所有用户列表
Map<User, Long> dailyOrderCounts = new HashMap<>();

users.forEach(user -> {
    List<Order> ordersForUser = ... // 根据用户获取订单列表
    dailyOrderCounts.putIfAbsent(user, 0L);
    dailyOrderCounts.get(user).add(ordersForUser.size());
}));

dailyOrderCounts.values().forEach(orderCount -> {
    long totalOrders = orderCount.stream().mapToLong(Long::sum).orElse(0L);
    System.out.printf("User %s: Total orders for today is %.2f%n", user.getName(), totalOrders, totalOrders / Double.MAX_VALUE);
});
```

优化示例（性能优化）：

1. **批量操作**：使用Java 8的`Collectors.groupingBy()`或`reducing()`方法，将用户的订单按照时间进行分组。

```java
Map<User, List<Order>>> groupedOrders = users.stream()
    .map(user -> user.getOrderId()))
    .collect(Collectors.groupingBy(Order::getUserId)));

// 然后使用减少操作统计每日订单量
Map<User, Long>> dailyOrderCounts = groupedOrders.values().stream()
    .reduce(new HashMap<>(), (count1, order) -> {
        long orderId = orderorderId;
        User user = order.getUserId();
        
        count1.put(user, count1.getOrDefault(user, 0L)) + 1);
        return count1;
    })),
    (count1, count2) -> count1.merge(count2, (user, oldCount), (user, newCount)) -> oldCount + newCount));

// 最后遍历每日订单量
dailyOrderCounts.values().forEach(orderCount -> {
    long totalOrders = orderCount.stream().mapToLong(Long::sum).orElse(0L);
    
    // 输出用户及其今日总订单数
    System.out.printf("User %s: Total orders for today is %.2f%n", user.getName(), totalOrders, totalOrders / Double.MAX_VALUE);
}));
```

通过上述优化，我们不仅提高了代码的性能，还使得数据处理过程更清晰易懂。